CN102621516A - 基于大规模数据应用背景下的电能表运行异常的判断方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于大规模数据应用背景下的电能表运行异常的判断方法，利用现有的远程抄表系统，可以方便的获取电能表监测的各类用电参数值，然后采用统计分析的方法对用电参数值进行统计分析，从而快速查找到运行状态异常的电能表，并通知相关检修人员对异常电能表采取对应的措施，不必要安装额外的设备。因此，具有成本低、查找异常电能表的速度快的优点，而且，能够准确的判断出运行异常的电能表。

Description

基于大规模数据应用背景下的电能表运行异常的判断方法

技术领域

本发明属于电能表监测技术领域，具体涉及一种基于大规模数据应用背景下的电能表运行异常的判断方法。

背景技术

电能表主要用于记录用户的用电设备所消耗的电量，电能表所记录的电量是电力管理部门向用户收取电费的重要依据。因此，保证电能表的可靠运行，是有效降低电力管理部门与用户间用电纠纷的重要因素。

实际应用中，由于电能表安装在不同的地理位置，分散性很强且数量众多，所以，如何有效的对电能表的运行状态进行监测，当发现运行状态异常的电能表时，及时采取对应的措施是一项亟需解决的问题。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种基于大规模数据应用背景下的电能表运行异常的判断方法，具有成本低、查找异常电能表的速度快的优点，而且，能够准确的判断出运行异常的电能表。

本发明采用的技术方案如下：

本发明提供一种基于大规模数据应用背景下的电能表运行异常的判断方法，包括以下步骤：

S1，获取电能表的唯一设备标识以及所述电能表在预设时间长度内的多组电能表瞬时运行数据集；其中，每一组所述电能表瞬时运行数据集由与预设种类的电能表运行参数对应的各电能表瞬时运行数据组成；

S2，对每一组所述电能表瞬时运行数据集内的各电能表瞬时运行数据按一类以上预设公式进行计算，得到一类以上瞬时误差参数值；

S3，将各组电能表瞬时运行数据集中的同一类瞬时误差参数值作统计处理，得到统计误差参数值；

S4，判断所述统计误差参数值是否符合电能表异常判断条件，如果判断结果为是，则与所述设备标识对应的所述电能表的运行状态为异常状态。

优选的，S1具体为：

通过访问远程抄表系统的服务器和/或通过调用所述远程抄表系统开放的API获取所述电能表的唯一设备标识以及所述电能表在预设时间长度内的多组电能表瞬时运行数据集。

优选的，通过访问远程抄表系统的服务器中存储的电能表监测明细数据表和/或通过调用所述远程抄表系统开放的API中存储的电能表监测明细数据表获取所述电能表的唯一设备标识以及所述电能表在预设时间长度内的多组电能表瞬时运行数据集。

优选的，S1中，所述电能表运行参数的种类包括有效电压U值、有效电流I值、有功功率P值、无功功率Q值和功率因数cosΦ值。

优选的，S2中，所述瞬时误差参数值包括瞬时系统误差值和/或瞬时PQ误差值和/或瞬时cosΦ误差值；所述瞬时PQ误差值和所述瞬时cosΦ误差值通过以下公式计算得到：

瞬时cosΦ误差值＝|(P/cosΦ-UI)/UI|；

S2之前，还包括：获取与所述电能表对应的仪表计量有效位；所述瞬时系统误差值通过以下公式计算得到：

优选的，所述统计误差参数值包括以下数值中的一种或几种：系统误差值的平均值、、系统误差值的方差值、系统误差值的标准差值、PQ误差值的平均值、PQ误差值的方差值、PQ误差值的标准差值、cosΦ误差值的平均值、cosΦ误差值的方差值和cosΦ误差值的标准差值。

优选的，S4具体为：

如果所述电能表的系统误差值的平均值、cosΦ误差值的平均值、系统误差值的方差值、系统误差值的标准差值、cosΦ误差值的方差值、cosΦ误差值的标准差值、PQ误差值的平均值、PQ误差值的方差值和PQ误差值的标准差值满足下述条件1、条件2、条件3、条件4、条件5、条件6、条件7和条件8中的一个条件或几个条件时，则所述电能表的运行状态为异常状态：

条件1，同时满足下列条件：系统误差值的平均值＜＝第一预设值、cosΦ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的方差值＜＝第三预设值以及cosΦ误差值的方差值＜＝第五预设值；

条件2，同时满足下列条件：系统误差值的平均值＜＝第一预设值、cosΦ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的方差值＜＝第三预设值以及cosΦ误差值的标准差值＜＝第六预设值；

条件3，同时满足下列条件：系统误差值的平均值＜＝第一预设值、cosΦ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的标准差值＜＝第四预设值以及cosΦ误差值的方差值＜＝第五预设值；

条件4，同时满足下列条件：系统误差值的平均值＜＝第一预设值、cosΦ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的标准差值＜＝第四预设值以及cosΦ误差值的标准差值＜＝第六预设值；

条件5，系统误差值的平均值＜＝第一预设值、PQ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的方差值＜＝第三预设值以及PQ误差值的方差值＜＝第七预设值；

条件6，系统误差值的平均值＜＝第一预设值、PQ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的方差值＜＝第三预设值以及PQ误差值的标准差值＜＝第八预设值；

条件7，系统误差值的平均值＜＝第一预设值、PQ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的标准差值＜＝第四预设值以及PQ误差值的方差值＜＝第七预设值；

条件8，系统误差值的平均值＜＝第一预设值、PQ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的标准差值＜＝第四预设值以及PQ误差值的标准差值＜＝第八预设值。

优选的，所述第一预设值为0.03，所述第二预设值为0.08。

优选的，所述第一预设值、所述第二预设值、所述第三预设值、所述第四预设值、所述第五预设值、所述第六预设值、所述第七预设值和所述第八预设值中的一个或几个相同或不相同。

优选的，S4之后，还包括：

S5，当所述电能表的运行状态为异常状态时，向终端发出报警信号；其中，所述报警信号中携带有所述设备标识。

本发明的有益效果如下：

通过使用本发明提供的基于大规模数据应用背景下的电能表运行异常的判断方法，利用现有的远程抄表系统，可以方便的获取电能表监测的各类用电参数值，然后采用统计分析的方法对用电参数值进行统计分析，从而快速查找到运行状态异常的电能表，并通知相关检修人员对异常电能表采取对应的措施，不必要安装额外的设备。因此，具有成本低、查找异常电能表的速度快的优点，而且，能够准确的判断出运行异常的电能表。

附图说明

图1为本发明实施例提供的基于大规模数据应用背景下的电能表运行异常的判断方法的流程示意图。

具体实施方式

如图1所示，为本发明实施例提供的基于大规模数据应用背景下的电能表运行异常的判断方法的流程示意图，包括以下步骤：

S1，获取电能表的唯一设备标识以及所述电能表在预设时间长度内的多组电能表瞬时运行数据集；其中，每一组所述电能表瞬时运行数据集由与预设种类的电能表运行参数对应的各电能表瞬时运行数据组成。其中，电能表运行参数的种类包括有效电压U值、有效电流I值、有功功率P值、无功功率Q值和功率因数cosΦ值。

本步骤中，通过访问远程抄表系统的服务器和/或通过调用所述远程抄表系统开放的API获取所述电能表的唯一设备标识以及所述电能表在预设时间长度内的多组电能表瞬时运行数据集。具体的，可以通过访问远程抄表系统的服务器中存储的电能表监测明细数据表和/或通过调用所述远程抄表系统开放的API中存储的电能表监测明细数据表获取所述电能表的唯一设备标识以及所述电能表在预设时间长度内的多组电能表瞬时运行数据集。

例如：可以获取设备标识为termid09的电能表在2012.2.1212:30:00--13:30:00这个时间段内的以下两组电能表瞬时运行数据集：

termid09，U：238V，I：0.66A，P：0.126KW，Q：0.00Kvar，cosΦ：0.999，DateTime：2012-02-02，12:30:00；

termid09，U：225V，I：4.39A，P：0.825KW，Q：0.16Kvar，cosΦ：0.980，DateTime：2012-02-0213:30:00。

由于现有远程抄表系统中通常存储有电能表监测到的有效电压U值、有效电流I值、有功功率P值、无功功率Q值和功率因数cosΦ值，因此，本发明中，可以方便的从远程抄表系统中获取上述用电参数值，而不需要使用额外的设备，因此，具有成本低的优点。

S2，对每一组所述电能表瞬时运行数据集内的各电能表瞬时运行数据按一类以上预设公式进行计算，得到一类以上瞬时误差参数值；

其中，瞬时误差参数值包括瞬时系统误差值和/或瞬时PQ误差值和/或瞬时cosΦ误差值；所述瞬时PQ误差值和所述瞬时cosΦ误差值通过以下公式计算得到：

瞬时cosΦ误差值＝|(P/cosΦ-UI)/UI|；

对于瞬时系统误差值，需要首先获取与电能表对应的仪表计量有效位；然后通过以下公式计算得到：

例如：如果有功功率P值＝0.503，无功功率Q值＝0.095，在电能表中对应的有功功率、无功功率参数的计量有效位都为0.001，则：

S3，将各组电能表瞬时运行数据集中的同一类瞬时误差参数值作统计处理，得到统计误差参数值；

统计误差参数值包括以下数值中的一种或几种：系统误差值的平均值、系统误差值的方差值、系统误差值的标准差值、PQ误差值的平均值、PQ误差值的方差值、PQ误差值的标准差值、cosΦ误差值的平均值、cosΦ误差值的方差值和cosΦ误差值的标准差值。

由于电能表的瞬时误差参数值在某一时刻出现异常状态时，可能是由于一些偶然的外界因素导致，所以，并不能通过瞬时误差参数值偏离标准瞬时误差参数值的偏离程度判断异常电能表。因此，本发明中使用统计误差参数值的大小来判断异常电能表，可以有效提高异常电能表判断的准确率。

S4，判断所述统计误差参数值是否符合电能表异常判断条件，如果判断结果为是，则与所述设备标识对应的所述电能表的运行状态为异常状态。

如果所述电能表的系统误差值的平均值、cosΦ误差值的平均值、系统误差值的方差值、系统误差值的标准差值、cosΦ误差值的方差值、cosΦ误差值的标准差值、PQ误差值的平均值、PQ误差值的方差值和PQ误差值的标准差值满足下述条件1、条件2、条件3、条件4、条件5、条件6、条件7和条件8中的一个条件或几个条件时，则所述电能表的运行状态为异常状态：

条件1，同时满足下列条件：系统误差值的平均值＜＝第一预设值、cosΦ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的方差值＜＝第三预设值以及cosΦ误差值的方差值＜＝第五预设值；

条件2，同时满足下列条件：系统误差值的平均值＜＝第一预设值、cosΦ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的方差值＜＝第三预设值以及cosΦ误差值的标准差值＜＝第六预设值；

条件3，同时满足下列条件：系统误差值的平均值＜＝第一预设值、cosΦ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的标准差值＜＝第四预设值以及cosΦ误差值的方差值＜＝第五预设值；

条件4，同时满足下列条件：系统误差值的平均值＜＝第一预设值、cosΦ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的标准差值＜＝第四预设值以及cosΦ误差值的标准差值＜＝第六预设值；

条件5，系统误差值的平均值＜＝第一预设值、PQ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的方差值＜＝第三预设值以及PQ误差值的方差值＜＝第七预设值；

条件6，系统误差值的平均值＜＝第一预设值、PQ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的方差值＜＝第三预设值以及PQ误差值的标准差值＜＝第八预设值；

条件7，系统误差值的平均值＜＝第一预设值、PQ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的标准差值＜＝第四预设值以及PQ误差值的方差值＜＝第七预设值；

条件8，系统误差值的平均值＜＝第一预设值、PQ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的标准差值＜＝第四预设值以及PQ误差值的标准差值＜＝第八预设值。

根据经验，第一预设值可以设为0.03，第二预设值可以设为0.08。并且，第一预设值、第二预设值、第三预设值、第四预设值、第五预设值、第六预设值、第七预设值和第八预设值中的一个或几个相同或不相同。

S4之后，还包括：

S5，当所述电能表的运行状态为异常状态时，向终端发出报警信号；其中，所述报警信号中携带有所述设备标识。

具体的，当所述电能表的运行状态为异常状态时，向终端发出报警信号，并且，报警信号中携带有电能表的唯一设备标识，从而提示操作人员向该电能表采取一定的措施，例如：检修该电能表或该电能表所监测的电网。当然，引起电能表异常的原因还包括但不限于以下因素：电网负荷波动较大、电网的高次谐波干扰、电能表被检修后线路被接错、与电能表相连的上位机或集抄器数据处理出错、电能表与上位机间通讯线路受干扰或数据传输出错。

综上所述，通过使用本发明提供的基于大规模数据应用背景下的电能表运行异常的判断方法，利用现有的远程抄表系统，可以方便的获取电能表监测的各类用电参数值，然后采用统计分析的方法对用电参数值进行统计分析，从而快速查找到运行状态异常的电能表，并通知相关检修人员对异常电能表采取对应的措施，不需要安装额外的设备。因此，具有成本低、查找异常电能表的速度快的优点，而且，能够准确的判断运行异常的电能表。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于大规模数据应用背景下的电能表运行异常的判断方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，获取电能表的唯一设备标识以及所述电能表在预设时间长度内的多组电能表瞬时运行数据集；其中，每一组所述电能表瞬时运行数据集由与预设种类的电能表运行参数对应的各电能表瞬时运行数据组成；

S2，对每一组所述电能表瞬时运行数据集内的各电能表瞬时运行数据按一类以上预设公式进行计算，得到一类以上瞬时误差参数值；

S3，将各组电能表瞬时运行数据集中的同一类瞬时误差参数值作统计处理，得到统计误差参数值；

S4，判断所述统计误差参数值是否符合电能表异常判断条件，如果判断结果为是，则与所述设备标识对应的所述电能表的运行状态为异常状态。

2.根据权利要求1所述的基于大规模数据应用背景下的电能表运行异常的判断方法，其特征在于，S1具体为1：

通过访问远程抄表系统的服务器和/或通过调用所述远程抄表系统开放的API获取所述电能表的唯一设备标识以及所述电能表在预设时间长度内的多组电能表瞬时运行数据集。

3.根据权利要求2所述的基于大规模数据应用背景下的电能表运行异常的判断方法，其特征在于，通过访问远程抄表系统的服务器中存储的电能表监测明细数据表和/或通过调用所述远程抄表系统开放的API中存储的电能表监测明细数据表获取所述电能表的唯一设备标识以及所述电能表在预设时间长度内的多组电能表瞬时运行数据集。

4.根据权利要求1所述的基于大规模数据应用背景下的电能表运行异常的判断方法，其特征在于，S1中，所述电能表运行参数的种类包括有效电压U值、有效电流I值、有功功率P值、无功功率Q值和功率因数cosΦ值。

5.根据权利要求4所述的基于大规模数据应用背景下的电能表运行异常的判断方法，其特征在于，S2中，所述瞬时误差参数值包括瞬时系统误差值和/或瞬时PQ误差值和/或瞬时cosΦ误差值；所述瞬时PQ误差值和所述瞬时cosΦ误差值通过以下公式计算得到：

瞬时cosΦ误差值＝|(P/cosΦ-UI)/UI|；

S2之前，还包括：获取与所述电能表对应的仪表计量有效位；所述瞬时系统误差值通过以下公式计算得到：

6.根据权利要求5所述的基于大规模数据应用背景下的电能表运行异常的判断方法，其特征在于，所述统计误差参数值包括以下数值中的一种或几种：系统误差值的平均值、系统误差值的方差值、系统误差值的标准差值、PQ误差值的平均值、PQ误差值的方差值、PQ误差值的标准差值、cosΦ误差值的平均值、cosΦ误差值的方差值和cosΦ误差值的标准差值。

7.根据权利要求6所述的基于大规模数据应用背景下的电能表运行异常的判断方法，其特征在于，S4具体为：

如果所述电能表的系统误差值的平均值、cosΦ误差值的平均值、系统误差值的方差值、系统误差值的标准差值、cosΦ误差值的方差值、cosΦ误差值的标准差值、PQ误差值的平均值、PQ误差值的方差值和PQ误差值的标准差值满足下述条件1、条件2、条件3、条件4、条件5、条件6、条件7和条件8中的一个条件或几个条件时，则所述电能表的运行状态为异常状态：

条件1，同时满足下列条件：系统误差值的平均值＜＝第一预设值、cosΦ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的方差值＜＝第三预设值以及cosΦ误差值的方差值＜＝第五预设值；

条件2，同时满足下列条件：系统误差值的平均值＜＝第一预设值、cosΦ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的方差值＜＝第三预设值以及cosΦ误差值的标准差值＜＝第六预设值；

条件3，同时满足下列条件：系统误差值的平均值＜＝第一预设值、cosΦ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的标准差值＜＝第四预设值以及cosΦ误差值的方差值＜＝第五预设值；

条件4，同时满足下列条件：系统误差值的平均值＜＝第一预设值、cosΦ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的标准差值＜＝第四预设值以及cosΦ误差值的标准差值＜＝第六预设值；

条件5，系统误差值的平均值＜＝第一预设值、PQ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的方差值＜＝第三预设值以及PQ误差值的方差值＜＝第七预设值；

条件6，系统误差值的平均值＜＝第一预设值、PQ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的方差值＜＝第三预设值以及PQ误差值的标准差值＜＝第八预设值；

条件7，系统误差值的平均值＜＝第一预设值、PQ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的标准差值＜＝第四预设值以及PQ误差值的方差值＜＝第七预设值；

条件8，系统误差值的平均值＜＝第一预设值、PQ误差值的平均值＞＝第二预设值、系统误差值的标准差值＜＝第四预设值以及PQ误差值的标准差值＜＝第八预设值。

8.根据权利要求7所述的基于大规模数据应用背景下的电能表运行状态的监测方法，其特征在于，所述第一预设值为0.03，所述第二预设值为0.08。

9.根据权利要求7所述的基于大规模数据应用背景下的电能表运行状态的监测方法，其特征在于，所述第一预设值、所述第二预设值、所述第三预设值、所述第四预设值、所述第五预设值、所述第六预设值、所述第七预设值和所述第八预设值中的一个或几个相同或不相同。

10.根据权利要求1所述的基于大规模数据应用背景下的电能表运行状态的监测方法，其特征在于，S4之后，还包括：

S5，当所述电能表的运行状态为异常状态时，向终端发出报警信号；其中，所述报警信号中携带有所述设备标识。

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